Transformere dataanalyse med generativ kunstig intelligens
Teknologiske fremskritt i dagens forretningsmiljø gjør at organisasjoner ser etter måter å utnytte ny teknologi på. Generativ kunstig intelligens (GenAI) er et bredt område som har vist den høyeste vekstraten de siste årene.
Den generative karakteren til kunstig intelligens endrer oppfatninger og perspektiver på dataanalyse og bruken av den. Det er så enkelt som å gi en rekke instruksjoner, og hvem som helst kan svare med tekst, bilde, lyd eller det formatet du måtte ønske.
Generativ kunstig intelligens-teknologi
Dette er et underfelt av kunstig intelligens som benytter læring for å produsere innovative typer innhold, for eksempel bilder, tekst, video eller musikk. Den arbeider med store datasett og utvikler de nødvendige strukturene og nyansene for å etterligne originaldataene.
Det er enkelheten i disse grensesnittene som er hovedårsaken til den store hypen rundt generativ kunstig intelligens. Du kan skrive tekst på naturlig språk og få tekst og bilder av høy kvalitet i løpet av sekunder. Det er også fastlåst hvordan den kategorisk skiller seg fra andre modeller når det gjelder det styrende prinsippet.
Generative kontroversielle nettverk (GAN)
Det er viktig å merke seg for forskere at denne teknologien ikke er den nyeste på markedet. Generativ kunstig intelligens ble først brukt på 60-tallet til å generere meldinger i chatboter. I 2014 ble generativ kunstig intelligens videreutviklet, og det var sannsynlig at den ville utvikle seg til det vi ser i dag. En av de mest kritikerroste metodene innen generativ kunstig intelligens er generative adversarial network, som først ble foreslått av Ian Goodfellow et al.
Generative adversarial network er en type maskinlæringsalgoritme som innebærer at et problem formuleres som et overvåket læringsproblem med to undermodeller.
Den kunstige intelligensmodellen trenes opp til å skape et nytt sett med datapunkter som tilhører et bestemt domene. Klassifiseringsmodellen, kjent som diskriminatoren, identifiserer derimot det nye settet med datapunkter som enten ekte eller falske. Ved denne typen repetitiv trening tar generatoren sjansen på å generere eksempler som ligger nærmere virkeligheten, mens diskriminatoren blir flinkere til å skille mellom falske og ekte eksempler.
Variasjonelle autokodere (VAE)
En annen populær tilnærming innen generativ modellering er en variasjonell autokoder. Den ble foreslått av Diederik P. Kingma og Max Welling i 2013, da forfatterne jobbet hos Google og Qualcomm. Variasjonell autoencoder skiller seg fra enkle autoencodere ved å bruke encoder-decoder-strukturen.
Koderen omdanner rådataene til en sannsynlighetsfordeling med færre parametere, og dekodernettverket rekonstruerer den tilbake til det faktiske datarommet. Denne metoden er også praktisk for å konstruere kunstige menneskeansikter eller data for opplæring av systemer for kunstig intelligens.
Transformatorarkitektur (dyp læring)
Det finnes mange flere generative modeller for kunstig intelligens, blant annet tilbakevendende nevrale nettverk (RNN), diffusjonsmodeller, grunnmodeller, transformatormodeller og andre.
Google-forskere introduserte selvveiledet transformator-stil læring, som også har blitt brukt i utviklingen av LLM som fungerer i Google BERT, OpenAIs ChatGPT og Google AlphaFold.
Hovedsakelig forstyrrer dette generativ kunstig intelligens og dataanalyse når man skal komme med spådommer eller utvikle modeller for å vurdere populisme.
Akkurat som i alle andre bransjer har generativ kunstig intelligens hatt stor innvirkning på og revolusjonert dataanalysebransjen. Den er sentral og allsidig når det gjelder å vurdere og vise informasjon. Fra datarensing og -behandling til visualisering – generativ kunstig intelligens gir nye innganger til effektiv analyse av store og komplekse datasett.
Generativ kunstig intelligens for dataanalyse
Generativ kunstig intelligens har nå ført til et paradigmeskifte i dataanalysebransjen. Den har en viktig og mangfoldig funksjon i de kognitive og analytiske systemene når ulike data skal håndteres og tolkes. Datarensing, datapreparering, datatransformasjon, datatolkning og datavisualisering er noen av de områdene der de tradisjonelle tilnærmingene til kunstig intelligens ikke var nok. Nå har den generative kunstige intelligensen gitt nye muligheter for å få innsikt fra større og mer kompliserte data.
La oss ta en titt på noen av de viktigste rollene generativ kunstig intelligens utforsker innen dataanalyse:
Forbedret forbehandling og utvidelse av data
Datautvinningssyklusen omfatter mange faser, blant annet forprosessering av data for å få data i et forståelig og brukbart format. Denne prosessen består av flere faser, blant annet datarensing, -transformasjon, -reduksjon og -normalisering, noe som kan være utfordrende.
Generering av data for opplæring av modeller
Adversarial kunstig intelligens kan generere helt falske data, mens generativ kunstig intelligens-teknologi kan produsere falske data som i de fleste tilfeller ligner på den opprinnelige datakilden. Dette bør brukes der det er lite tilgjengelige data, eller der det er begrensninger på grunn av personvernprotokoller.
De syntetiske dataene som genereres, kan brukes som kilde til opplæring og utvikling av maskinlæringsmodeller uten å være avhengig av å dele sensitive data. Dette sikrer brukernes data og gjør det mulig for store bedrifter å bruke større datasett til opplæring, noe som fører til bedre modeller.
Automatiser analyseoppgaver
De fleste aktivitetene innen business intelligence og dataanalyse kan kreve gjentatte investeringer av tid og krefter. Menykommandoer kan automatisere jobben, men koding krever tid og innsats. Ved hjelp av generativ kunstig intelligens kan du utvikle så mange oppgraderingsutkast du vil.
Forbedret datavisualisering
Datavisualisering er et viktig aspekt ved dataanalyse fordi det bidrar til å presentere data. Denne tilnærmingen bidrar til å engasjere interessenter og øker sjansene for å ta de riktige beslutningene ved å lage flotte diagrammer, grafer og til og med dashbord.
